Question

numpy中的一种流行做法是[：] = b [：]，它将数组b的内容复制到数组a。当然，两个阵列a和b必须具有相同的大小。但很多时候我们想要的只是切换内容。例如，在有限差分方法的时间步进中，在每个时间步长结束时，当前时间步长数组a被[：] = b [：]更新为新的时间步长。我自己倾向于使用另一种方法a，b = b，a。由于a和b可以作为参考，我觉得后者更轻巧/高效。以下是一个小型基准脚本：

#!/usr/bin/python
import time
import numpy as np

a = np.random.random((100,100))
b = np.random.random((100,100))

N = 1000

print 'Method 1: a[:] = b[:]'
tstart = time.time()
for i in range(N):
    a[:] = b[:]
tend = time.time()
print tend - tstart

print 'Method 2: a, b = b, a'
tstart = time.time()
for i in range(N):
    a, b = b, a
tend = time.time()
print tend - tstart

我的笔记本电脑方法1次4毫秒，而方法2次0.1毫秒，所以后者快40倍。我遇到的许多数字代码都不必要地使用[：] = b [：]。我觉得只要我们的真正目的是切换两个数组，我们应该使用a，b = b，a。并且只有当我们想要的只是b的副本（并且不再是）时，才应该使用[：] = b [：]。即使我每天都使用它，我也不会对numpy有深入的了解，所以我在这里发布，希望有些人可以对此有所了解。 *就在我发布之前，我发现两年前提出的另一个问题主要涉及同步问题（Swap Array Data in NumPy）

更新：这更多的是一个意见而不是一个问题，我希望人们使用numpy知道这种方法和显着的速度差异，并避免不必要的数组副本。

Answer 1

a, b = b, a可以很好地简单地交换与名称相关联的数据，只要您不在函数中执行此操作并期望更改传播出去。 e.g：

# wrong:
def swap(a, b):
    a, b = b, a
swap(x, y)  # x is still x and y is still y

# right-ish -- You really don't need the function if you're gonna do it this way.
def swap(a, b):
    return b, a
a, b = swap(a, b)

另请注意，我认为b[:] = a[:]更容易理解而不是b = a.copy()，而不是b，而不需要预先分配{{1}}。性能差异可能无关紧要（尽管我还没有经过测试）。

在numpy中复制或切换数组内容

1 个答案: